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Ajustaré finamente llama, qwen o mistral llms en tus datos con lora
Sidharth P
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un LLM de código abierto que realmente conozca tu dominio, formato o estilo? Lo ajustaré en tus datos y te mostraré, con números, cuánto mejoró.
Soy investigador en IA (ICML 2026, IJCNLP-AACL 2025) y ajusto y evalúo modelos abiertos en configuraciones multi-GPU H100 como parte de mi investigación.
Lo que obtienes:
- Recomendación del modelo base y método (LoRA, QLoRA, SFT completo o GRPO)
- Limpieza y formateo de datos en plantillas de chat o instrucciones
- Código de entrenamiento limpio, reproducible y configuración
- Adaptador LoRA entrenado o pesos fusionados en paquetes superiores
- Evaluación antes y después en un conjunto reservado
- Configuración opcional para servicio rápido con vLLM o SGLang
Modelos: Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek y otros modelos de Hugging Face.
Envíame tu conjunto de datos y objetivo antes de ordenar y te sugeriré el modelo base, método y paquete adecuados.
Conoce a Sidharth P
Sidharth P
AI Safety Researcher and LLM Fine Tuning Expert
- DeIndia
- Miembro desdeabr 2017
Idiomas
Telugu, Inglés, Hindi
AI researcher in LLM safety and NLP. Research Intern at AI4Bharat (first author of IndicBERT-v3, open multilingual encoder LLMs) and Research Fellow at SPAR. Papers at ICML 2026 and IJCNLP-AACL 2025, plus arXiv work on memory attacks against LLM agents. Hands-on with LoRA/QLoRA and full fine-tuning (SFT, GRPO), multi-GPU training on H100s, vLLM/SGLang inference and LLM-as-judge evaluation. I help teams fine-tune open-source LLMs, build evaluation pipelines, red-team LLM agents and reproduce ML papers. Message me your goal and I will reply with a clear plan.
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FAQ
Traducción automática
¿Qué formato de datos necesitas?
JSONL, CSV o Parquet con pares de instrucciones y respuestas (o prompt y completion). Si tus datos son crudos o desordenados, puedo ayudarte a limpiarlos y formatearlos primero.
¿Necesito mis propios GPUs?
No. Puedo realizar el entrenamiento en GPUs en la nube, con costos de computación acordados por adelantado, o entrenar en tu propia cuenta o hardware en la nube si tus datos deben permanecer contigo.
¿Cuánta data necesito?
Para tareas de estilo o formato, unos pocos cientos de buenos ejemplos pueden ser suficientes. Para conocimientos nuevos en el dominio o tareas más difíciles, unos pocos miles son mejores. Si tienes menos, puedo ayudarte a construir o ampliar un conjunto de datos.
¿Seré dueño del modelo fine-tuned?
Sí. Obtienes el adaptador o pesos fusionados, el código de entrenamiento y la configuración. Tus datos y modelo permanecen privados y no se reutilizan para nadie más. El uso está sujeto únicamente a la licencia del modelo base.
